国产极品粉嫩福利姬萌白酱_伊人WWW22综合色_久久精品a一国产成人免费网站_法国啄木乌AV片在线播放

課程收益：
通過本次培訓(xun)中(zhong)實(shi)際案例的(de)(de)分享，了解數據(ju)管(guan)理(li)(li)和運(yun)營(ying)中(zhong)的(de)(de)各種(zhong)經驗(yan)教訓(xun)，深刻理(li)(li)解大數據(ju)對于企(qi)業精(jing)細化管(guan)理(li)(li)的(de)(de)意義，發(fa)(fa)掘(jue)客戶精(jing)細營(ying)銷和運(yun)營(ying)的(de)(de)價值(zhi)，提升企(qi)業產品創新的(de)(de)能力(li)。本課程將分析汽車(che)行業的(de)(de)大數據(ju)發(fa)(fa)展前(qian)景，展望企(qi)業發(fa)(fa)展轉型的(de)(de)戰略機遇。

課程背景：
2012-2015年，中國企業正面臨著一個極具挑戰的經濟時局，市場競爭越發激烈，如何避免低水平的價格競爭，凸顯產品的差異化？這需要提升企業的管理水平和精細化營銷能力，借助大數據的收集和整理，可以實現上述目標。
2014年全年，中國累計生產汽車2372.29萬輛，同比增長7.3%，銷售汽車2349.19萬輛，同比增長6.9%，產銷量繼續穩居世界第一。2015年中國車聯網用戶的滲透率有望突破10%的臨界值，屆時中國車聯網的市場規模將超過1500億元。車聯網可以產生海量的數據，這些大數據會帶來前所未有的商業機遇。
當前，中國汽車產業贏利點正在從整車銷售向個性化服務轉移，整合大數據資源進行針對性服務已成為趨勢。未來汽車將不再是代步的機械工具，在互聯網驅動下，汽車未來將是滿足安全性、娛樂性和信息化等諸多需求的智能移動終端，將推動汽車產業全產業鏈發生本質的變革。
大數據對汽車行業的營銷可以分為生產部分和消費部分兩塊。在大數據時代，大數據放置于汽車行業，將會帶來的改變有：
A、更精準的營銷：傳統購車程序中，人們根據顏色、外觀、引擎甚至安全性、豪華與否等角度選擇，而對那些“不知道自己要什么”的消費者來講，一個甚至幾個類似“空間更大”“座位更大”的固定問題并不能真正戳中心房。這時候，必須要知道每一位消費者的自身需求，提供更多選擇的可能性。通過數以百萬計的選項，滿足每一個細項需求。真正地了解消費者，知道他們想要什么。
B、靈活的生產：通過大數據的統計知道消費者需要什么，按照偏好生產，與市場需求靈活匹配。這樣有效降低庫存，節約成本。
本講座將結(jie)合制造業(ye)企業(ye)大數(shu)據應用(yong)，通過客戶(hu)分(fen)析(xi)的實際(ji)案(an)(an)例，介紹數(shu)據分(fen)析(xi)技術在客戶(hu)營銷、管(guan)理等方面的應用(yong)價(jia)值，并詳(xiang)細(xi)分(fen)析(xi)大數(shu)據在汽車領域的應用(yong)場景和案(an)(an)例。

培訓目標：
大(da)(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)時(shi)代下，客戶的(de)(de)(de)(de)(de)重新(xin)(xin)認識和精細營(ying)銷，如何(he)(he)提升企(qi)業的(de)(de)(de)(de)(de)核(he)心競(jing)爭能(neng)力，如何(he)(he)更(geng)新(xin)(xin)企(qi)業運營(ying)的(de)(de)(de)(de)(de)新(xin)(xin)理(li)念。了解互聯(lian)網(wang)時(shi)代帶來的(de)(de)(de)(de)(de)互聯(lian)網(wang)思維，分享互聯(lian)網(wang)行業大(da)(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)分析(xi)(xi)案例，對傳(chuan)統(tong)制造產業帶來的(de)(de)(de)(de)(de)沖擊(ji)分析(xi)(xi)，探索制造業大(da)(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)應(ying)用(yong)場(chang)景。了解大(da)(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)處理(li)的(de)(de)(de)(de)(de)基本(ben)技術，包括數(shu)(shu)據(ju)(ju)倉庫、云計(ji)算(suan)、數(shu)(shu)據(ju)(ju)挖掘、元數(shu)(shu)據(ju)(ju)等基本(ben)內容。解決數(shu)(shu)據(ju)(ju)質量的(de)(de)(de)(de)(de)方法和經驗，數(shu)(shu)據(ju)(ju)管理(li)的(de)(de)(de)(de)(de)組織機構(gou)設置等。

一、“大數據、大生意”：
1.概述
1)大數據概念和特點
2)大數據需要哪些技術支撐
3)大數據能夠帶來哪些新應用？
2.大數據時代帶來對傳統營銷的挑戰
1)大數據如何成為資產？——GOOGLE的市值遠超過制造企業
2)大數據如何體現精細營銷？——賣PIZZA的例子
3)大數據的價值——靠空調電表判斷氣候趨勢（“指數”）
3.大數據時代的“互聯網思維”營銷模式
1) 互聯網思維——先圈用戶再掙錢
2）互聯網的營銷模式——微博營銷、網頁營銷等
3) CRM——“舊貌煥發新顏”
4)精細營銷——裝上了GPS，實現“*打擊”
5）思維的轉型——“特斯拉”的沖擊
4.如何在海量數據中整合線上、線下數據，形成你對消費者的獨特洞察力
1)知道客戶的各個屬性——互聯網時代不再“是否是狗”
2)客戶的群體特征——“人以群分”
5.如何建立產品分析的數據平臺，提供產品的“標尺”
1)產品的數據有哪些？——發動機功率、重量、油耗、顏色等等維度
2)產品設計的互聯網思維？——小米手機
3)產品的大數據分析——哪些維度？
4）如何“產品為中心”發展為“客戶為中心”？——有數據就有可能
6.大數據對汽車行業影響
1)汽車生產過程：按需生產，降低庫存
2)汽車銷售過程：客戶的需求把握，客戶需求細分
3）流動數據獲取：流動數據監控，及時發現汽車安全異常等
4）出行計劃制定：合理設計出行路線，避免堵車等
5）汽車生態鏈的管控：上(shang)下(xia)游產(chan)品數量(liang)和質(zhi)量(liang)的量(liang)化(hua)控制

二、大數據下客戶的“透視”：
1、客戶是“上帝”，如何找到“上帝”？
1）上帝是什么樣子？
上帝是什么視圖？
2）客戶是什么樣子？
客戶是什么視圖？
3）產品是什么樣子？
產品是什么視圖？滿足哪些功能？
4）如何建立客戶和產品間的關系？
為合適的客戶，找到合適的產品（分析需求，滿足需求）
2、我們對自己的客戶了解多少？
1）客戶會有什么特點？
客戶的基本特征（如：不同產品的年齡分布）
客戶的群體特征（如：不同年齡群體關注點有哪些？）
客戶的交往圈子（如：戶外旅游圈子關注哪些產品？）
2）營銷的方法
營銷方法論和知識庫（分析問題的知識庫和方法樹）
制造業產品營銷的特點（如何突出附加值？）
傳統營銷如何轉型互聯網營銷？
“汽車”如何私人訂制？
3）產品的客戶服務
大數據能夠發現哪些產品質量問題？如何提升客戶滿意度
3、如何“幫客戶買產品，而不是推銷其不需要的產品”
1）如何進行客戶的“X光透視”？
客戶的統一視圖包含哪些信息？哪些是關鍵屬性？
如何發現客戶的真實需求？（服務與騷擾的區別）
示例：電信行業客戶的統一視圖
2）內部產品的科學選配
如何提供專家般量化的分析，為用戶提供最優的內部產品？
3）競爭對手產品的對比
與競爭對手間的產品差異化區隔
自己產品的優勢和弱點（如何提供量化的分析結果？在形象展示出來）
示例：競爭對手的客戶回歸
4）銷售過程的處理
銷售時機的把握銷售語術的把握
4、大數據營銷的作用和價值
1）數據和知識是人的本質特征
2）大腦是人與動物的差別
3）“事半功倍”是捷徑
4）從“拼刺刀”到“信息戰”；示例：某人關系圖
5、產品如何進行“透視”
1）產品自帶數據
2）產品中互聯網思維創新設計
如何用微信“賣肉夾饃“？
如何用微信賣汽車？
3）產品的差異化數據顯示——用數據證明產品（功率等參數之外呢？用路線規劃、安全告警等新數據）
4）產(chan)品的附加值——加法(fa)還是減法(fa)？（UPS公(gong)司的車輛(liang)路線(xian)規劃）

三、基礎數據的收集和整理
1、數據的種類
1）客戶數據內容（汽車客戶的基本資料）
2）產品數據內容（產品的編碼）
3）營銷數據內容（交易記錄的保存）
4）服務數據內容（客戶服務數據的保存）
5）制造行業數據的特點：（數據類型雜、數據量大等）
2、數據的存放方法
1）數據的清洗、轉換和加載
2）存放在數據庫/數據倉庫
3）數據的基本分析工具EXCEL等
3、數據的基本整理
1）數據的歸類存放（建模型）
2）數據的基本加工
4、數據的基礎分析
1）數據的基本匯總
2）數據中的“金子”：從石頭中淘金子
3）數據挖掘：“啤酒和尿布”的故事
4）高級的數據挖掘工具SAS和SPSS等
示例：切入幾張工具的示意界面圖
5、數據質量的基本保障
1）指標的口徑描述和統一
2）后期補數據成本是前提收集數據成本的15倍
3）“差之毫厘謬以千里”
6、制造業企業數據的收集和整理
1）制造環境的數據收集/整理
2）采購數據的收集/整理
3）營銷數據的收集/整理：
4）人力資源數據的收集/整理
示例：某(mou)企業的數據收(shou)集/整理(li)方案

四、客戶的分析和認知
1、客戶的定義和范疇
用戶和客戶的區別
客戶是否要進行細分，如集團客戶、家庭客戶等
2、關于客戶的基本“信息”（管中窺豹）
身份證信息行為愛好信息衍生信息
3、客戶的基本屬性標簽（如高端客戶推銷高檔汽車等）
增值服務等方面，讓服務更加貼近客戶
4、客戶的喜好（“不怕沒缺點，就怕沒愛好”）
客戶的品牌歸宿、產品喜好分析
通過客戶服務中心的詢問等獲取的知識
5、客戶的細化分群
客戶分群的依據（物以類聚、人以群分）
6、客戶的知識庫
實時調出符合條件的客戶群體來
示例：某企業客戶特征知識庫舉例
7、客戶的“再挖掘”（UPSELL/CROSSSELL）
客戶群中的“種子/關鍵”客戶客戶的交往圈分析
示例：客戶交往圈分析案例
基于客戶交往圈，進行客戶“再挖掘”
8、客戶的生命周期管理
客戶的生命周期數據分析滲透到客戶的生命周期全過程
9、制造業中能進行哪些客戶分析和營銷？
客戶的基本信息分析：如對汽車的興趣和愛好
客戶的分群（品牌和產品設計）：汽車行業的客戶細分
對客(ke)戶更(geng)深層(ceng)的了解，就(jiu)可以進行合適的營(ying)銷(xiao)：特斯拉汽車的營(ying)銷(xiao)

五、如何為合適的用戶提供合適的產品？
1、營銷的目的：為合適的用戶提供合適的產品
除了“激情營銷”，更需要“理性營銷”；真正滿足客戶需求才能構建長久的營銷關系；
客戶的真實需求如何？
“有人開奔馳，有人開奇瑞”不同產品適應不同用戶群
2、如何發現合適的用戶
誰是合適的客戶？標準有哪些？客戶的擔心、顧慮是什么？
3、如何提供合適的產品
從現有的產品客戶中尋找目標客戶特征
汽車產品的增值服務
示例：客戶針對性營銷案例示例
4、營銷案的設計和評估
如何吸引用戶？如何讓用戶選擇產品？
5、營銷的過程和細節
類似CRM系統的營銷流程管理
示例：制造行業CRM營銷的流程框架圖
6、營銷的渠道選擇
客戶是否喜歡外呼電話，還是微信？還是實體營業廳？
示例：用戶偏好渠道分析的案例
7、如何避免對客戶的過渡打擾
限制每月的外呼次數；
8、制造行業的客戶數據挖掘
海爾的數據挖掘案例
9、制造行業的產品質量控制
如何挖掘產品使用過程的異常點
如何分析產品的故(gu)障

六、汽車行業大數據發展展望
1.數據的收集：
數據是資產，收集更多的數據，上傳更多的數據，類似手機收集數據
汽車故障監控數據、汽車行駛位置數據、汽車油耗數據等等
2.挖掘客戶的需求：
找到潛在客戶需求，基于“客戶群體”進行滿足
3.設計產品：
基于客戶需求設計產品；
基于產品提供增值大數據服務
4.設計渠道，進行營銷：
不同客戶的不同渠道喜好；營銷時間；營銷事件等
5.汽車的安全數據分析：
提高器件監控能力，發現于未然，速度監控，防止盜竊等
6.汽車行業發展參考手機行業，提供更多的APP應用；激活增值業務營銷。
7.汽車行業的客戶服務：
找到客(ke)戶真實反(fan)饋，提升產品質(zhi)量(liang)

七、如何編寫漂亮的分析報告（既有漂亮里子，也要有漂亮面子）
1、數據是基礎
2、分析報告是展現形式
3、分析報告的思路
4、分析報告的方法
【示(shi)例(li)】：分析報告演示(shi)

八、總結和展望